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基于语义本体的智能搜索引擎研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·研究背景第8-9页
   ·本文主要研究的目标、内容和意义第9-10页
     ·研究目标第9页
     ·研究内容第9-10页
     ·研究意义第10页
   ·结构安排第10-11页
第二章 搜索引擎与语义网第11-21页
   ·搜索引擎背景第11页
   ·搜索引擎的工作原理及其分类第11-14页
     ·工作原理第11-13页
     ·目前搜索引擎的分类第13-14页
   ·通用搜索引擎存在的问题第14-15页
   ·语义智能检索技术的产生第15-16页
     ·领域智能搜索引擎研究现状第15-16页
   ·语义网第16-18页
     ·语义Web的体系结构第16-17页
     ·语义网的应用第17-18页
   ·语义网与搜索引擎技术的结合第18-20页
     ·语义搜索引擎第19页
     ·语义搜索引擎技术第19-20页
     ·语义搜索引擎架构第20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 新闻领域本体知识库的构建研究第21-34页
   ·本体的介绍第21-25页
     ·本体概念第21页
     ·本体描述语言第21-23页
     ·本体的分类第23-24页
     ·本体的语义关系第24页
     ·本体的构建工具第24-25页
   ·基于本体的信息检索第25页
   ·知识库的概述第25-27页
     ·知识的定义第25-26页
     ·知识库的定义及其特点第26页
     ·知识库的分类第26-27页
   ·本体的构建原则和一般方法第27-28页
     ·本体的构建原则第27页
     ·领域本体的构建方法第27-28页
       ·一般领域本体的构建方法研究第27-28页
       ·基于知识工程的本体建模方法扩展第28页
   ·新闻领域本体知识库的构建第28-33页
     ·确定本体的使用范围第28页
     ·列举领域中重要的术语第28-29页
     ·建立本体框架第29-30页
     ·定义领域中概念及概念之间的关系第30页
     ·对领域本体编码和形式化第30-32页
     ·本体的评价与进化第32-33页
   ·本章总结第33-34页
第四章 基于领域本体的智能爬虫第34-46页
   ·领域爬虫的相关理论与技术第34-38页
     ·网络爬虫模型第34-36页
     ·网络爬虫搜索策略第36-37页
     ·领域爬虫搜索算法第37-38页
   ·基于本体与网页分块技术的Shark-Search算法第38-41页
     ·页面分块技术第38-39页
     ·基于本体的页面分块相关性计算第39-41页
   ·优化的主题爬虫的架构与算法流程第41-45页
     ·主题爬虫的架构第41-42页
     ·主题爬虫的算法流程第42-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 基于领域本体知识库的智能搜索引擎第46-53页
   ·系统架构分析第46-50页
     ·领域智能爬虫第47页
     ·推理引擎第47-48页
     ·本体知识库第48-49页
     ·检索代理第49页
     ·索引库第49-50页
   ·系统的实现方法第50-52页
     ·检索流程说明第50-52页
     ·返回页面结构第52页
   ·本章小节第52-53页
第六章 检索相似度算法第53-61页
   ·经典的相似度算法第53-56页
     ·基于集合论的检索模型第53-54页
     ·基于代数论的检索模型第54-55页
     ·基于概率论的检索模型第55-56页
   ·基于领域本体的相似度算法第56-59页
     ·基于领域本体的文档向量构造第57-58页
     ·基于领域本体的用户提问向量构造第58-59页
     ·用户提问与文档库的匹配函数第59页
   ·算法分析第59-60页
   ·本章小节第60-61页
第七章 总结与展望第61-63页
   ·研究工作总结第61页
   ·后续工作第61-63页
参考文献第63-65页
致谢第65-66页

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